Apprentissage profond : la mécanique de la magie

Qu’est-ce que l’apprentissage profond ? 

Également connu sous sa dénomination anglaise « deep learning » ou « DL », l’apprentissage profond est un cas particulier de l’apprentissage machine et de l’intelligence artificielle, à savoir une technique d’entraînement de machines visant à imiter la manière dont les neurones du cerveau humain traitent et apprennent des informations. On peut parler de réseau de neurones artificiels. 

Par l’apprentissage profond, les machines sont conçues pour traiter des données de sorte à simuler les nombreuses couches de notre cerveau afin de pouvoir exécuter des tâches qui, auparavant, étaient exclusivement réalisables par l’intelligence humaine. Les applications et utilisations de l’apprentissage profond sont déjà nombreuses, comme la reconnaissance d’image, la traduction linguistique, et même la conduite autonome. Toutes ces applications s’inscrivent dans le domaine des capacités informatiques. En substance, l’apprentissage profond est un puissant outil qui permet d’exploiter des informations complexes cachées dans d’importantes quantités de données.

Comment fonctionne l’apprentissage profond ?

Le cerveau humain se compose de millions de neurones interconnectés. Les algorithmes de l’apprentissage profond imitent cette configuration naturelle du cerveau humain en utilisant des réseaux de neurones artificiels composés de multiples couches de nœuds interconnectés, appelés neurones artificiels ou unités. Chaque couche traite l’information venant de la couche précédente pour la transmettre à la couche suivante, ce qui permet une extraction plus fine des caractéristiques et des schémas.

Les modèles d’apprentissage profond sont entraînés à partir de grandes quantités de données étiquetées, appelées ensembles d’entraînement, pour apprendre comment reconnaître et classer des schémas. Il peut s’agir d’ensembles d’entraînement simples, comme un ensemble de données « chiens et chats » où la vision artificielle doit classer des photos selon qu’elles contiennent un chien ou un chat. Ces ensembles de données peuvent aussi être plus sophistiqués et couvrir par exemple l’appréciation du vin ou la détection de fausses informations dans des rapports authentiques.

Au cours de l’entraînement, les paramètres et les pondérations du réseau de neurones sont ajustés de sorte à réduire au minimum l’écart entre les sorties prévues et les sorties réelles. Au fil des multiples itérations, le modèle gagne en finesse jusqu’à être capable de formuler des prédictions ou d’exécuter des tâches avec un haut niveau d’exactitude et de précision.

Toute une variété de langages de programmation a vu le jour pour mettre en œuvre les algorithmes de l’apprentissage profond. Dans l’apprentissage profond, le plus populaire est le langage Python pour sa simplicité, sa lisibilité et le grand nombre de « librairies » disponibles (des paquets de code préécrits qui facilitent la résolution des problèmes pour les développeurs). TensorFlow et PyTorch sont des librairies plébiscitées pour la richesse des outils et des fonctionnalités qu’elles offrent pour construire et entraîner des modèles d’apprentissage profond.

Apprentissage profond et apprentissage machine

L’apprentissage profond est une approche consistant à créer des représentations hiérarchiques riches par l’entraînement de réseaux de neurones composé de plusieurs couches cachées. Il s’agit d’une évolution de l’apprentissage machine beaucoup plus autonome vis-à-vis de l’intervention humaine. En effet, si les modèles d’apprentissage machine de base s’améliorent dans l’exécution de fonctions prédéfinies au fil des données qu’ils intègrent, lorsqu’ils produisent une prédiction inexacte, un ingénieur doit intervenir pour opérer des ajustements. Dans le cas de l’apprentissage profond en revanche, la machine opère ses propres ajustements et corrige sa trajectoire sans l’aide de la main humaine.

Applications de l’apprentissage profond

Déployé dans de nombreux secteurs différents, l’apprentissage profond a déjà un impact positif sur nos vies. Ses applications peuvent se classer en quatre catégories principales :

• Vision artificielle (interprétation par ordinateur d’images et de vidéos)
• Reconnaissance vocale
• Traitement du langage naturel ou NLP
• Recommandation de moteurs

Dans le secteur de la santé, par exemple, la vision artificielle joue un rôle crucial dans l’analyse des images médicales, elle permet d’accélérer la détection et le diagnostic et d’identifier les traitements les plus efficaces. Les logiciels de reconnaissance vocale permettent la prise de note en temps réel à partir des flux audio issus des consultations médecin-patient, ce qui économise les temps de transcription.

Sur la route, l’apprentissage profond permet d’accélérer le niveau de développement des véhicules autonomes en leur permettant de percevoir et de comprendre l’environnement qui les entoure et de lire les panneaux de signalisation pour rouler en toute sécurité.

Dans le secteur de la finance, la capacité de l’apprentissage profond à analyser des schémas complexes en fait une technologie inestimable pour détecter les opérations frauduleuses et éclairer les décisions d’investissement à partir de ses prédictions de tendances du marché. Dans le monde des affaires, l’analyse de rapports détaillés peut être condensée en quelques secondes grâce au NLP.

En parallèle, les robots sous systèmes d’apprentissage profond peuvent naviguer, manipuler et interagir de plus en plus comme les humains. La technologie accomplit déjà de grandes avancées dans les domaines de l’automatisation industrielle et de la collaboration homme-machine, une évolution bénéfique à la fois pour le secteur de la fabrication et celui de l’électronique.

Enfin, dans la vie quotidienne, les informations que nous recevons de la part des moteurs de recommandation de plateformes comme Netflix, Amazon et des médias sociaux sont encore plus pertinentes grâce à l’analyse de nos préférences utilisateurs par l’apprentissage profond.

Quelles sont les limites de l’apprentissage profond ?

Malgré ses remarquables capacités et son formidable potentiel, l’apprentissage profond présente aussi des limites et soulève des questions. Il nécessite beaucoup de capacité de mémoire et de stockage et consomme des données à un point tel qu’il peut être difficile d’obtenir des ensembles de données de grande qualité, diversifiés et correctement étiquetés, notamment dans les domaines où les données sont plus rares ou onéreuses. Il demande aussi beaucoup de ressources d’entraînement et d’énergie et peut tomber dans le « surapprentissage » ou « overfitting », un phénomène qui se produit lorsque la machine produit de bons résultats sur des données d’entraînement mais est moins performante à partir de données nouvelles et inédites.

À l’instar de la plupart des domaines de l’IA, l’apprentissage profond pose lui aussi des questions d’ordre éthique autour de la sécurité des données et des biais et inexactitudes inhérents à l’homme susceptibles de transparaître dans son apprentissage.

Cadre de l’apprentissage profond

Malgré l’étendue des potentiels avantages offerts par l’apprentissage profond, la mise en place d’une bonne gouvernance de cette technologie est capitale pour parvenir à concrétiser tous ces avantages. Il sera essentiel de mettre sur pied un cadre juridique et éthique approprié pour instaurer de la confiance et atténuer les risques.

Les Normes internationales joueront un rôle majeur pour garantir une adoption responsable de l’apprentissage profond dans le domaine de l’intelligence artificielle. Ainsi, en collaboration avec la Commission électrotechnique internationale (IEC), l’ISO a déjà publié un certain nombre de normes à travers son groupe d’experts dédié à l’intelligence artificielle et travaille à l’élaboration d’un cadre d’orientation évolutif pour les applications de l’apprentissage profond à travers le monde.

Les entreprises et les décideurs politiques peuvent déjà bénéficier de ces normes pour s’assurer d’un déploiement sûr et éthique de leurs modèles d’apprentissage profond. Car la conformité aux Normes internationales favorise la confiance des clients et des pairs dans tous les secteurs.

Le futur de l’apprentissage profond

L’apprentissage profond, qui n’en est qu’à ses balbutiements, devrait connaître une croissance exponentielle et transformer la société. L’intégration de l’apprentissage profond à d’autres technologies de pointe, comme la réalité augmentée ou la réalité virtuelle, pourrait révolutionner la manière dont nous vivons et interagissons avec le monde qui nous entoure. Une simple promenade dans les rues de la ville pourrait être augmentée par des informations instantanées sur les immeubles et les monuments alentour. Les mondes virtuels deviendront de plus en plus immersifs et réalistes.

Nous pouvons nous attendre à voir l’apprentissage profond appliqué à des domaines comme l’agriculture, l’énergie ou encore la fabrication, dans lesquels il pourrait optimiser les processus, améliorer l’efficacité et stimuler l’innovation. Et surtout, cette technologie pourrait accélérer la mise au point de solutions en réponse aux problématiques que connaît notre planète, comme le changement climatique et la sécurité des denrées alimentaires.

Sous l’orientation des Normes internationales et l’impulsion de la créativité de l’homme et de son ingéniosité, le futur paysage de l’apprentissage profond est fascinant, stimulant et presque sans limites.